Data y análisis: medir antes de optimizar

Los proyectos arrancan en 1.200 euros al mes con un retainer ajustado al número de fuentes, al volumen de datos y a la madurez del equipo. Antes de firmar nada hacemos una auditoría de datos gratuita, para que sepas exactamente qué vas a pagar y qué esperar.

El presupuesto se detalla por escrito después de la auditoría, con el desglose de fuentes, modelos y horas. No cobramos un porcentaje de la inversión publicitaria es el nuestro incentivo es que la decisión se base en el dato correcto, no que se contraten más horas de análisis.

Merece la pena un almacén central, sea en la nube o en servidor. Lo que no suele merecer la pena es comprar una plataforma sin tener el dato limpio: un almacén lleno de datos que nadie ha auditado es un archivo caro con muy buen marketing.

Si ya tienes un almacén y lo que te falta es saber qué hay dentro, empezamos por la auditoría. Si no tienes nada y el volumen es pequeño, es perfectamente válido empezar con una herramienta ligera y un modelo de métricas bien definido, y mover el grueso a un almacén cuando el volumen lo pida.

Entre 4 y 6 semanas se entrega el primer panel con dato fiable y la primera lectura con contexto. El efecto estructural en las decisiones aparece entre el segundo y el tercer mes, que es cuando el equipo empieza a trabajar con el dato en lugar de expediente.

Fijamos ese calendario por escrito en el plan, con los hitos de cada fase. Si al tercer mes no se ha movido ningún indicador, revisamos el problema de fondo antes de continuar. Y si el cuello de botella está en el dato y no en la analítica, te lo diremos en la primera semana.

Sí, y es lo que recomendamos. Una auditoría de fuentes y un modelo de métricas es un primer bloque que se puede dejar en dos semanas y ya aporta valor por sí solo, porque sirve para dejar de discutir números y para saber qué falta.

Después se decide el siguiente bloque con datos. El panel, el pipeline, la segmentación. Ese orden por bloques evita el proyecto grande de un año que se para en el mes tres porque nadie lo ha priorizado.

Por tres cosas, en este orden: fiabilidad del dato (campos críticos con su completitud y su fecha de actualización), uso real (informes que se abren, decisiones que se han tomado con ellos) y efecto en el negocio (ingreso, margen o coste evitado).

No hay una cifra única y preferimos decirlo. Un proyecto de datos no se mide en clientes, se mide en decisiones que antes no se tomaban o se tomaban mal. Eso sí se puede contar.

Se revisa en el primer trimestre, y por escrito. Las tres causas habituales son siempre las mismas. El dato no era fiable, la decisión no estaba asociada o el equipo no tenía tiempo para leerlo. Lo que no funciona es añadir más paneles.

Trabajamos con datos de uso reales. Quién abre qué informe, qué decisiones se han tomado y qué ha pasado después. Si un informe no se abre en dos meses, se retira y el tiempo se dedica a lo que sí se lee.

El mapa se construye entre la tercera y la quinta semana y después se refresca cada seis meses. Un mapa de mercado caduca cuando cambia el sector: por eso la entrega incluye la fecha de los datos, la fuente de cada estimación y la lectura de qué oportunidades siguen abiertas.

Si lo que quieres es enterarte de los cambios de un competidor concreto en tiempo real, eso es otro servicio: el monitor de competencia SEO. Aquí el trabajo es de mercado y se actualiza con la cadencia del mercado, no con la del día a día.

Se trabaja con minimización y con trazabilidad. Se mide lo justo para decidir, se documenta la base legal de cada tratamiento y se registra el consentimiento cuando aplica, con su fecha y su versión.

Además, el acceso al dato se controla por roles y se revisa. En una auditoría de protección de datos, lo primero que se pide es poder justificar quién ve qué y por qué. Con el catálogo y el registro de decisiones, esa trazabilidad está resuelta.